直方图是一个可以快速展示数据概率分布的工具，直观易于理解，并深受数据爱好者的喜爱。大家平时可能见到最多就是 matplotlib，seaborn 等高级封装的库包，类似以下这样的绘图。
关于libc的堆管理和利用分析可以说是月经贴，在RSS或者论坛时不时就能看到一篇。对于这种情况，我只想说：这个月，该我了 :)
标量、向量、空间 单个数字特征也称为标量。标量的有序列表称为向量。向量位于向量空间中。在绝大多数机器学习应用中, 对模型的输入通常表示为数字向量。向量可以被可视化为空间中的一个点。（有时人们从原点到那一点画一条线和一个箭头。在这本书中，我们将主要使用这一点。例如，假设我们有一个二维向量𝑣=[1，−1]。也就是说，向量包含两个数，在第一方向𝑑1中，向量具有1的值，并且在第二方向𝑑2中，它具有−1的值。我们可以在二维图中绘制𝑣。 📷 在数据世界中, 抽象向量及其特征维度具有实际意义。例如, 它可以代表一个人
1. 画图理解 启动 memcached 的时候，可查看到 page 和 chunk 的信息 命令：./bin/memcached -m 64 -p 11211 -u root -vvv 2. 内存分
无论你是在与高管开会，还是在与数据狂人开会，有一件事是可以肯定的:总会看到一个直方图。
Unsorted_bin_attack 是一种比较基础的堆利用手法，常用于可以通过溢出，uaf或其它一些手法控制Unsorted_bin中末尾块（unsorted_arena->bk）的bk指针域的情形。
Memcached：一款高性能分布式内存对象缓存系统，通过 内存缓存，以减少数据库的读取，从而分担数据库的压力，进而提高网站的加载速度
最近在研究APM，在国内用户中，我们很欣喜的看到有Skywalking这样的Apache顶级项目被广泛的使用。并且，Elasticsearch作为一个兼具高吞吐，海量数据存储，高效多维过滤，快速搜索的搜索引擎，也是最常被用作为Skywalking的底层存储引擎的。Elastic APM作为一个后起之秀，有这样的一个榜样珠玉在前，并且双方在开源生态上互相支持，也是我们非常乐于看到的。
对于数据挖掘、机器学习中的很多算法，往往会假设变量服从正态分布。例如，在许多统计技术中，假定误差是正态分布的。这个假设使得能够构建置信区间并进行假设检验。因此，在数据预处理阶段会查看目标变量以及各个特征是否服从或接近正态分布，如果偏离就通过一定变换将该数据的分布正态化。
低照度图像增强只是对在低环境光环境下拍摄的图像进行增强，以提高图像视觉清晰度，如下图所示：
随着深度学习的不断发展，神经网络广泛应用于不同的领域，取得远超以往的效果的同时深度网络模型的复杂度也越来越高, 这严重制约了它在工业界发展.
相机和图像传感器不仅可以适应场景中自然产生的对比度，还可以管理图像传感器在可用的光照水平下的曝光程度。在标准相机中，设置快门和镜头光圈以确保传感器既不太多也不太少。然而，对于传感器的可用动态范围，特定图像中的对比度范围往往太大。因此，捕获需要更长曝光时间的黑暗区域（例如阴影）和需要更短曝光的明亮区域之间存在权衡，以避免饱和“白化”。在许多情况下，在同一个图像中二者不可兼得。
单变量图（chart for one variable）是指使用数据组的一个变量进行相应图的绘制。想要可视化这个变量，就需要根据不同的数据变量类型绘制图。数据变量分为连续变量（continuous variable）和离散型变量（discrete variable）。
OpenCV中图像直方图与应用 图像直方图数据在图像处理中应用十分广泛，根据直方图数据不同常见的有如下三种： - 图像像素直方图、 - 像素梯度直方图 - 像素角度直方图 后面两个在图像特征提取SIFT与HOG中均有应用。最常见的图像直方图一般都是图像像素值统计直方图。通常我们把每个直方图的单元叫做BIN，对RGB图像来说像素的取值范围为0~255之间，BIN的个数是对取值范围的间隔区分，可以为32、64、128、256。OpenCV中提供了几个非常有用的直方图操作函数，实现了直方图统计计算、到直方图均衡化
直方图统计在图像增强和目标检测领域有重要应用，比如直方图均衡，梯度直方图。直方图的不同种类和统计方法请见之前的文章。本章就是用FPGA来进行直方图的计算，并且利用FPGA的特性对计算过程进行加速。安排如下：
直方图(Histogram)，又称质量分布图，是一种统计报告图，由一系列高度不等的条纹表示数据分布的情况。一般用横轴表示数据类型，纵轴表示分布情况。直方图是数值数据分布的精确图形表示。为了构建直方图，第一步是将值的范围分段，即将整个值的范围分成一系列间隔，然后计算每个间隔中有多少值。这些值通常被指定为连续的，不重叠的变量间隔。间隔必须相邻，并且通常是（但不是必须的）相等的大小。
简单的直方图可能是理解数据集的第一步。之前，我们预览了 Matplotlib 直方图函数（参见“比较，掩码和布尔逻辑”），一旦执行了常规的导入，它在一行中创建一个基本直方图：
图像直方图是反映一个图像像素分布的统计表，其横坐标代表了图像像素的种类，可以是灰度的，也可以是彩色的。纵坐标代表了每一种颜色值在图像中的像素总数或者占所有像素个数的百分比。图像是由像素构成，因为反映像素分布的直方图往往可以作为图像一个很重要的特征。直方图的显示方式是左暗又亮，左边用于描述图像的暗度，右边用于描述图像的亮度。
因为是随机的所以两组个体不会完全的相同（identical）。但是有时候，它们在总体表现时甚至不是“相似”的（similar）。例如，我们可能在一个群体中有更多的男性，或者年长的人，等等。(我们通常称这些特征为协变量或控制变量)。当这种情况发生时，就不能再确定结果的差异只是由于实验得来的。因此，随机化后，检查所有观察变量是否在组间平衡，是否没有系统差异是非常重要的。
关键点是由DOG空间的局部极值点组成的，关键点的初步探查是通过同一组内各DoG相邻两层图像之间比较完成的。为了寻找DoG函数的极值点，每一个像素点要和它所有的相邻点比较，看其是否比它的图像域和尺度域的相邻点大或者小。如图下图所示，中间的检测点和它同尺度的8个相邻点和上下相邻尺度对应的9×2个点共26个点比较，以确保在尺度空间和二维图像空间都检测到极值点。
我们的大多数统计评估都依赖于累积分布函数 (CDF)。尽管直方图乍一看似乎更直观并且需要较少的解释，但实际上 CDF 提供了几个优点，值得熟悉它。CDF 的主要优点以及我们主要使用它而不是直方图的原因在对两个图的主要解释之后列出如下。
在拿到数据后，最需要做的工作之一就是查看一下自己的数据分布情况。而针对数据的分布，又包括pdf和cdf两类。
上上上上周，数字图片处理课程布置了一个作业，需要看论文实现并比较各种直方图均衡的算法：
首先构造数据，这里注意构造的是一维数组可以使用pandas中的Series，如果是二维数组使用DataFrame。
比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我们就可以将结果差异归因于实验效果。
来源：DeepHub IMBA本文6400字，建议阅读12分钟我们看到了很多不同的方法来比较两个或多个分布，无论是在可视化上还是在统计上。 比较一个变量在不同组中的分布是数据科学中的一个常见问题。当我们想要评估一项策略(用户体验功能、广告活动、药物等)的因果效应时，因果推断的黄金标准便是随机对照试验，也就是所谓的A /B测试。在实践中，我们为研究选择一个样本，并将其随机分为对照组（control group）和实验组（treatment group）比较两组之间的结果。随机化确保了两组之间的唯一差异，这样我
直方图是一种经常被用于统计的图形表达形式，简单来说它的功能就是用一系列的样本数据，去分析样本的分布规律。而直方图跟核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）方法的主要差别在于，直方图得到的是一个离散化的统计分布，而KDE方法得到的是一个连续的概率分布函数。如果将得到的分布重新用于采样，两者都可以结合蒙特卡洛方法实现这样的功能，但是KDE的优点在于它得到的结果是可微分的，那么就可以应用于有偏估计的分子动力学模拟中，如元动力学（Meta Dynamics）方法。这里主要用Python实现一个简单的KDE函数的功能，也顺带介绍一下Numpy和Matplotlib中关于直方图的使用方法。
在数据存储模型中，通常有“空间”这个概念，在 MySQL 中被称为“表空间”，有时候在 InnoDB 中也被称为“文件空间”。一个空间可能由一个操作系统中的多个实际文件组成（例如 ibdata1, ibdata2 等等），实际上只是一个逻辑文件 - 多个文理文件被当做一个连接在一起的文件处理。
[121] 编写UNIX/Linux命令以列出目录中所有文件的名称（例如/usr/bin/dir/）（及其子目录），文件应该包含不区分大小写的“I am preparing for Interview”。
考虑这样一个图像，它的像素值仅局限于某个特定的值范围。例如，较亮的图像将把所有像素限制在高值上。但是一幅好的图像会有来自图像所有区域的像素。因此，您需要将这个直方图拉伸到两端(如下图所示，来自wikipedia)，这就是直方图均衡化的作用(简单来说)。这通常会提高图像的对比度。
第一种方法，我们使用matplotlib图形库中的hist函数，熟悉该库的人应该知道这是一个直方图绘制函数，以上是从API中找到的hist函数的所有参数，我们给出一维数组或者列表x，使用hist画出该数据的直方图。
Pandas 是一种非常流行的数据分析工具，同时它还为数据可视化提供了很好的选择。
计算机视觉中的特征点提取算法比较多，但SIFT除了计算比较耗时以外，其他方面的优点让其成为特征点提取算法中的一颗璀璨的明珠。SIFT算法的介绍网上有很多比较好的博客和文章，我在学习这个算法的过程中也参看网上好些资料，即使评价比较高的文章，作者在文章中对有些比较重要的细节、公式来历没有提及，可能写博客的人自己明白，也觉得简单，因此就忽略了这些问题，但是对刚入门的人来说，看这些东西，想搞清楚这些是怎么来的还是比较费时费力的。比如SIFT算法中一个重要的操作：求取描述子的主方向。好多文章只是一提而过或忽略，然后直接给出一个公式，SIFT算法的原作者也提使用抛物线插值，但是具体怎么插的就不太详尽了，对于初学者来说更是不知所云。因此本文打算在参看的文章上对有关这些细节给出一些比较详细的说明，还有本文尽量对操作过程配备对应图片或示意图说明，同时附上robwhesss开源SIFT C代码对应程序块并给予注解，方便理解。
在进行R语言的可视化的时候，建议也是把该用的包都提前安装上，这样可以省去后面报错的心累。
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ECOD首先以非参数方式估计变量的分布，然后将所有维度的估计尾部概率相乘，得出观测值的异常得分。ECOD假设变量独立，并且可以估算出每个变量的经验累积分布。虽然变量独立的假设可能过于严格，但这并不是新的假设，因为前一章中的HBOS也做了同样的假设，并且已被证明是有效的。
顺序表是一种常见的线性数据结构，它使用一段连续的存储单元依次存储数据元素。这种数据结构的特点是逻辑上相邻的元素在物理存储位置上也相邻，因此可以快速地访问表中的任意元素。
基本思想是把原始图的直方图变换为均匀分布的形式，这样就增加 了像素灰度值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果
表格是一种组织和可视化数据的强大方式。然而，无论数据如何组织，数字的大型表格可能难以解释。 有时解释图片比数字容易得多。
该API可以绘制分别直方图和核密度估计图，也可以绘制直方图和核密度估计图的合成图 通过设置默认情况下，是绘制合成图，设置情况图下：
一、霍夫直线变换 1、霍夫直线变换 Hough Line Transform用来做直线检测 前提条件 – 边缘检测已经完成 平面空间到极坐标空间转换 2、霍夫直线变换介绍 对于任意一条直线上的所有点来说 变换到极坐标中，从[0~360]空间，可以得到r的大小 属于同一条直线上点在极坐标空(r, theta)必然在一个点上有最强的信号出现，根据此反算到平面坐标中就可以得到直线上各点的像素坐标。从而得到直线 3、相关API 标准的霍夫变换 cv::HoughLines从平面坐标转换到霍夫空间，最终输出是
假如图像的灰度分布不均匀，其灰度分布集中在较窄的范围内，使图像的细节不够清晰，对比度较低。通常采用直方图均衡化及直方图规定化两种变换，使图像的灰度范围拉开或使灰度均匀分布，从而增大反差，使图像细节清晰，以达到增强的目的。 直方图均衡化，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度降低，输出图像的直方图是一个较为平坦的直方图。
学习计算机视觉最重要的能力应该就是编程了，为了帮助小伙伴尽快入门计算机视觉，小白准备了【OpenCV入门】系列。新的一年文章的内容进行了很大的完善，主要是借鉴了更多大神的文章，希望让小伙伴更加容易理解。
在Redis3 .2版本之前，存储列表（list）数据结构使用的是压缩列表（ziplist）和链表（linkedlist），当列表元素个数比较少并且每个元素占用空间比较小的时候，使用压缩列表。当列表元素个数比较多或者某个元素占用空间比较大的时候，使用链表。
那么直方图是什么？您可以将直方图视为图形或绘图，从而可以总体了解图像的强度分布。它是在X轴上具有像素值（不总是从0到255的范围），在Y轴上具有图像中相应像素数的图。
public interface Queue extends Collection {
很早之前就对动态权重比较感兴趣，最开始接触动态权重，是17年师兄师姐的一篇论文[1]。动态权重，或者称为自适应权重，可以广泛应用于多场景、多模态、多国家、多任务、多标签等各种任务的不平衡学习中。出于完整性，本文先对不平衡问题进行总结。
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